AI英语考试平台的开发
本项目构建AI驱动的英语考试平台，覆盖智能命题、口语评测、写作批改、AI监考及考后诊断全环节。采用LLM+ASR+CV多模态技术，兼顾CEFR标准、评分可解释性与高并发稳定性，严格保障隐私合规与试题安全，助力雅思/托福等场景智能化升级。（239字）
抽烟行为目标检测数据集：3,000张图像 | 目标检测
本数据集含3000张高质量图像，专为抽烟行为目标检测设计，覆盖地铁、医院等多场景及复杂光照条件。采用YOLO标准标注（smoke单类），支持行为语义理解与小目标检测，适配YOLOv5/v8，开箱即用，助力智能禁烟监管系统快速落地。（239字）
MiniMax H3 登顶 Hugging Face：视频大模型正在改写软件测试的验收标准
MiniMax正式开源新一代多模态视频生成模型H3，支持文/图/音/视频输入，可生成4–15秒、24FPS、32kHz立体声的高质量视频，并具备首尾帧控制、多参考等能力。其在Artificial Analysis音频视频榜单登顶，引发社区广泛关注。该模型对测试提出全新挑战：需从传统功能验证转向涵盖指令遵循、时序一致性、音画同步、安全合规等七大维度的质量评估体系。
